本文来自微信公众号： AGI 2050 ，作者：AGI 2050，原文标题：《Anthropic 早期投资人深度访谈：三家出资人各赚超 10 亿美元，70 多家大模型后来者大多不会有好结局》
本周，Anthropic正式公开递交上市招股书。而在2023年，这家公司还没有一分钱收入，产品也尚未公开发布，以超过40亿美元的估值投资它，在当时的风险投资行业是一场极不寻常的冒险。
主导这笔关键投资的，是拥有50年历史的硅谷老牌风险投资机构Menlo Ventures的合伙人马特·墨菲。作为亲历过1999年互联网泡沫、在凯鹏华盈时列席了谷歌从投资到上市每一场董事会的资深投资人，墨菲不仅在Anthropic零收入阶段破例参与投资，更在后续180亿美元估值的轮次中，在不能向出资人透露未来财务预测的前提下，发起了一只超过5亿美元的专项基金。如今，跟投的三家出资人，按最近一轮估值各赚超过10亿美元。
在科技播客《The Peel》中，墨菲与主持人特纳·诺瓦克进行了一场深入复盘。墨菲和主持人都投资了Anthropic，公司目前又处在上市前的静默期，他对具体财务数字谈得不多，但讲清楚了当年是怎么决策的，也谈了大模型时代的商业规律，以及风险投资正在发生的变化。
本期内容来自The Peel播客，2026年10月26日播出，原视频时长73分钟。
以下为精选对话内容，全文约1万字，阅读时长约6分钟。
本期精彩观点
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我早年在凯鹏华盈列席了谷歌从首轮到上市的全部董事会。当年谷歌从零到1000亿美元收入用了19年，被视为增长奇迹；而如今的Anthropic走完这段路，可能只需要不到三分之一的时间。
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2023年我们入局Anthropic时，他们还没有产品，也没有收入，估值高达40多亿美元。在常规的风投模型里，这笔投资放进哪支基金都不合规矩，但遇到真正的技术变局，就得敢于破例。
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为Anthropic募集5亿多美元专项基金时，有30到45天我一直担心办不成。Anthropic支持我们领投，但不能分享任何财务信息，我们要请州养老基金这样的机构按180亿美元估值出钱。
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萨姆·奥特曼更像一个商业人物，促成大交易是他的超能力；而达里奥·阿莫迪的超能力是做出了不起的技术、招到了不起的研究员，世界上最好的研究员很多只想给和自己相像的人工作。
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很多人说开放权重模型会彻底替代基础模型，这是矫枉过正。消费者和企业最终要的是最好的产品，前沿智能值得花这个钱。
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市场上新冒出来的70多家大模型实验室，很多在A轮融资10亿美元、B轮融资二三十亿美元，这显然不会有好结局。我们会看到惊人的收购，也会看到地上砸出很多大坑。
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10到15年前，没什么人专门去找研究员，他们通常不是好的创业者；但在今天的技术浪潮中，顶尖的研究员已经成为创业团队里绝对的核心。
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1999年崩盘时我在场，现在的感觉完全不同。当年只有一小部分人有宽带和电脑，后面98%的人进不来；今天的AI，每个消费者、每家企业马上就能用上。
读懂招股书：Anthropic的增长节奏与当年的谷歌
问：Anthropic刚刚公布了招股书，很多分析人士都在讨论财务数字。作为早期投资人，你如何看待公开披露的这些数据？
马特·墨菲：公司目前还处于静默期，我不能对具体数字做过多评论。但阅读这份招股书时，外界的某些解读很容易被带偏。比如有头条写着公司烧掉了420亿美元，但这很大程度上是公认会计准则下的非现金调整，例如认股权证或可转债的账面核算，根本不是企业实际的现金消耗。
很多人并不清楚该怎么读招股书。真正能反映一家公司基本面的指标，是经营现金流、毛利率以及增长率。很多分析师和共同基金最看重的也是经营现金流，而Anthropic的经营现金流已经转正，并预计会保持下去。（编者注：招股书显示，Anthropic在2026年上半年经营现金流为正39.3亿美元，2025全年为负26.4亿美元。）
问：有人认为AI公司根本赚不到钱，整个商业模式立不住，这种说法站得住脚吗？
马特·墨菲：只要仔细看数据，就会明白这种说法站不住。毛利率和经营现金流才真正关乎一家企业的底色。招股书公开让我很振奋，在这之前，市场上对他们业务规模和增速的猜测实在太多了。
我职业生涯早期在凯鹏华盈工作，从我们投资谷歌到它上市，每一次董事会我都参加了。直到今天，人们大概还觉得谷歌是商业史上增长最快的公司：从零到10亿美元用了5年，到100亿美元用了8年，再到1000亿美元又用了11年，前后一共19年。
问：即便放到今天，这依然是极其惊人的成绩。
马特·墨菲：确实了不起。但如今的Anthropic，很可能用不到谷歌三分之一的时间就走完这段路。由此就能看出，这一波技术的增长速度和以往完全不同。
问：你是极少数近距离观察过早期谷歌和Anthropic的投资人，这两家公司有什么异同？
马特·墨菲：最大的相似之处在于，两家公司在最早期都没有料到自己最终会靠什么商业模式做大。
拉里·佩奇和谢尔盖·布林刚创办谷歌的时候，内心十分排斥做广告。他们最开始想的是按搜索次数收费，后来才被推进了广告业务。
Anthropic也是如此。达里奥·阿莫迪和团队知道自己手里有出色的模型和API，但最初完全没料到会成为一家以企业客户为主的公司。当时OpenAI已经在消费市场占据主导，Anthropic转而与亚马逊和谷歌结盟，不仅拿到了算力，也拿到了重要的分发渠道。
这一步把他们带进了企业市场，事实证明这个市场增长更快、也更赚钱，帮助他们冲到了行业第一。顶尖的技术团队往往底层技术很强，但具体怎么变现，要在走向市场的过程中不断摸索。两家公司的创始人，达里奥，以及当年的拉里和谢尔盖，都是这样的技术型创始人。
零收入时开出40多亿美元估值：风投规则的例外时刻
问：你们最初投资Anthropic时，他们还没有任何收入？
马特·墨菲：没有收入，产品也完全没有发布。当年我们投资谷歌时，它同样还没开始变现，但至少能看到很高的使用量。而投资Anthropic时，这些都没有。
问：当时很多投资人都放弃了那一轮，你们是怎么决定参与进去的？
马特·墨菲：我们最初跟投了C轮，随后在D轮担任了领投方。在C轮时我们原本有机会领投，但当时公司没有产品、没有收入，估值却已经到了40多亿美元。
今天很多人可能觉得40亿美元并不稀奇，但把时间拨回到2022、2023年，市场上几乎没有这样的公司。在整个风险投资历史上，一家被投公司最终能以40亿美元的估值卖出或上市，就已经是极其辉煌的战绩了。
问：而这只是你们的入场价。
马特·墨菲：确实如此。当时最棘手的问题是：这笔钱到底该从哪支基金出？早期基金觉得估值太贵，就算翻一倍，对整支基金的回报也帮助不大；成长基金一看，没有产品也没有收入，根本无法立项。它正好卡在两类基金中间。
但幸运的是，我们的合伙人在AI上看法高度一致。当时的共识非常明确：第一，这至少是这个赛道第二好的公司，拥有行业内最顶尖的技术团队，毕竟这是做出ChatGPT的那批人；第二，模型的评测成绩非常亮眼；第三，这是一个极大的市场。
于是我们对既有规则做了一些变通。尽管这笔投资对任何一只基金的标准来说都不完美，但我们决定先参与进去，核心目标是在下一轮争取领投席位。事后证明这个决定非常关键。成为股东后，双方建立起了完全不同的信任关系，我们帮他们招人、见客户，处理早期公司遇到的各种战略问题。
不久之后，我们看到他们与亚马逊和谷歌相继敲定合作，业务飞轮开始高速运转。他们一方面派出驻场部署工程师协助大型电信企业搭建专有系统，另一方面还有源源不断的长尾开发者。4月份产品上线时公司收入为零，而据报道到年底收入就已经达到了约8500万美元。我们在9月、10月就看到了这个势头，立刻决定争取领投D轮。如果没有最初打破常规开出的第一笔支票，我们根本不可能建立足够的互信来拿下那轮领投。
问：2022年前后资本市场很冷，在那种环境下拍板这样一笔投资，内部争论激烈吗？
马特·墨菲：过程确实充满压力。最初的质疑都是典型的风投算法：“估值已经40多亿美元了，就算涨到90亿，对基金整体收益拉动也很有限。风投通常要追求10倍以上的回报，难道能指望这家公司未来值400亿、450亿美元吗？”在当时听起来，这太疯狂了。
但这轮浪潮的推进速度打破了以往的所有经验，我们投资之后，就出现了Cursor这样的大型退出案例。以往每一波技术浪潮都有东西卡着，比如硬件设备是否普及、宽带是否够快、企业是否放心把数据放到云上。这一次不同，模型从第一天起就面向所有人开放。
模型是整个AI经济的心脏和大脑，所有应用都围绕它来构建。想成为领先的AI投资机构，模型公司里排前两名的，你总得投到一家。最初我也担心合伙人会觉得我疯了，但团队之间互相信任，愿意一起做这个梦，大家反而非常支持。
到了领投D轮、发起5亿多美元专项基金时，事情已经明朗很多。估值虽然跳到了180亿美元的量级，但公司增长很快，模型确实更好，亚马逊和谷歌都选它做首选伙伴，形成了OpenAI加微软对Anthropic加谷歌、亚马逊的格局。现在已经变了，但当时就是这样。过去融资周期通常是两年到两年半一轮，而这些合作，以及收入从零到大约1亿美元，全都发生在不到六个月里。
问：为什么全球顶尖的研究人才都愿意跟着达里奥·阿莫迪？
马特·墨菲：因为他是纯粹的技术专家。世界上最好的研究员很多只想给和自己相像的人工作。萨姆·奥特曼更像一个商业人物，促成大交易是他的超能力；而达里奥的超能力是做出了不起的技术、招到了不起的研究员。研究人员觉得达里奥是自己人，想加入他的愿景。另外，Anthropic一直有很好的文化，没那么多戏剧性，这一点在同行里很突出。
5亿美元募资：不能看财务数据的考验
问：谈谈那只5亿多美元的专项基金。我记得你们当时的主基金是7.5亿美元？
马特·墨菲：是7.5亿美元。顺便说一句，那是Menlo成立50年来做的第一只专项基金。
问：很多老牌机构从不做专项基金，你们为什么破了这个例？
马特·墨菲：我们过去专注于早期和早期成长投资，早期成长指的是年化收入300万到1000万美元这一段。以往一家公司走完这个区间要一年到一年半，现在很多公司一周就走完了，季度最后一天单日就可能入账1000万美元。所以我们的策略也在变。
转折点出现在2023年11月我们的出资人年会上。我们请了Anthropic的高管尼拉夫来分享。他是个全能型的实干派，公司早期人少，融资和大客户他都在管。当时人们还没真正理解AI的能力，尤其是来自全美各地的出资人，对它到底能解决什么问题没有直观感受。尼拉夫讲得极其清楚，描绘了技术的去向和它要解决的问题，现场反响非常热烈。
会后，很多出资人主动询问有没有跟投的机会。意向资金迅速积累到了两三亿美元。我们想领投下一轮，但这一轮规模很大，7.5亿美元的主基金最多只能拿出5000万到1亿美元。于是我们决定把主基金的钱和出资人的钱合在一起，组建一只超过5亿美元的专项基金去领投。
但真正推进起来，我们发现自己低估了这件事的难度。表达兴趣的人很多，可真去摇树的时候，有的果子掉下来，有的不掉。
问：过程中发生了什么波折？
马特·墨菲：在随后的30到45天里，我一直绷得很紧，总觉得我们承诺过头了，最后可能办不成。Anthropic虽然支持我们领投，但提出了一个条件：不能向出资人分享任何财务信息。
这意味着，我们要请机构按180亿美元的估值投钱，手里能展示的却只有几页公开的产品介绍和前一年的收入数字，任何财务预测都不能提供。
问：这对很多大型机构来说很难过审吧？
马特·墨菲：很多大型州养老基金明确表示，看不到任何财务预测，他们没法负责任地出资。我们开了几场线上说明会，又一家一家单独沟通。
但最终有三家投了。按照最近一轮融资的估值计算，这三家出资人都赚了远超10亿美元。幸运眷顾勇敢的人。
我们12月中旬签了投资意向书，第二年3月基本敲定，4月初完成交割。这件事让我深刻体会到创业者融资有多难。那几个月，我和一位合伙人几乎成了Anthropic的全职融资人，替他们去跑机构，让达里奥和技术团队能专心做研发。
在当时，这确实像是关乎Menlo生死的时刻。如果判断错了，亏掉州养老基金的钱，后果会很严重。但大手笔总是伴随着这样的不确定性，很高兴我们最终做成了。
打破风投教条：“杠铃策略”与新一代合伙团队
问：Menlo已经有50年历史了。在风险投资行业，代际交替常常让一家机构走向衰落，你们是怎么跨过这一关的？
马特·墨菲：代际交接没处理好，是很多老牌机构掉队的主要原因。通常是老一代待得太久，优秀的年轻合伙人走了，最后错过整个技术浪潮。如果你在AI上来晚了，又不是头部机构，我不知道你怎么翻身。
Menlo很平稳地走过了这一步。创始人把管理权交给了我的商学院好友马克·西格尔，马克又陆续请来文基·加内桑、肖恩·卡罗兰和我。当时Menlo品牌很好，但缺一点锋芒：够不够饥饿？市场上感受得到Menlo吗？能抢在别人前面吗？这是我们内部的批评。我们做了一个重要决定：把已经做到10亿美元以上的基金主动收缩到4亿美元，回到早期投资，用更小的团队重建。
我们也问创业者最看重风投什么，除了靠得住的合伙人，就是能帮忙招人、谈生意。这些我们都没有，于是我请来在凯鹏华盈共事八年的乔丹·奥蒙特建人才团队，又从高通请来胡曼负责业务拓展。
后来新的技术浪潮来了。加密和VR我们都没碰，还好没碰。但AI一来，我们觉得这是我们的时刻，全公司信念极强，决定把筹码全押上。那是2022年底，ChatGPT发布后不久，大约在投Anthropic的半年前。
我们还发现，过去的软件时代对投资人的技术要求没那么高，很多应用底层用的是成熟的云平台，主要功夫在工作流和界面上；而如今无论做基础设施还是做应用，产品底下都有大量的硬技术，在传统软件时代如鱼得水的投资人，技术储备已经不够用了。
于是这几年我们请来了一批技术背景很深的合伙人，比如长期担任Splunk首席技术官的蒂姆·塔利、做过Atlassian首席产品官的乔夫·雷德芬，还有斯坦福的机器学习博士。决定投资Anthropic时，我的信念很强，但正是蒂姆花了很多时间和Anthropic联合创始人汤姆·布朗深入交流，弄懂了他们的算力倍增器：为什么能以低得多的成本训练出高水准模型，为什么这个优势能不断累积。否则，我就只能凭直觉判断。
能投Anthropic，靠的也是内部高度信任。如果大家各干各的，有人带回一个例外，得到的回答就是“我们不做这个”，于是你开始造出一些假的护栏。
问：很多机构坚持每笔投资都要拿到10%到20%的股份，你们怎么看？
马特·墨菲：有时候即便你是一家声誉极佳的机构，也可能输掉竞争。输了怎么办？是投一小笔钱先建立关系，还是因为拿不到10%、15%甚至20%的份额就干脆放弃？在这个行业里，只要你站在最优秀的创业者和最好的公司身后，就不会错。
领投Anthropic之后，我们和他们合作成立了1亿美元的Anthology基金，每笔投10万到100万美元，目的是把视野打开。
我们给大模型路由工具OpenRouter的第一笔投资只有10万美元。我在这个行业干了25年多，从没投过这样一家公司：投资14个月后，就传出Stripe要以80亿美元收购它。这只基金还投了估值几十亿美元的语音输入产品Wispr，以及Goodfire，一共跑出了四五家很值钱的公司。
现在我们把这种做法制度化了：基金里有满额席位，也有例外席位，先投小一点，希望以后做大。当然也不能全是例外，否则基金就是一堆零散投资，没有董事席位，也建立不起大家都想请进董事会的那种声誉。
我们现在更偏向“杠铃策略”：一头是走得更早，做真正的种子投资，多去斯坦福这样的高校和技术实验室，找刚走出来的研究员；另一头是，一旦某个赛道跑出了明确的龙头，就在后期集中资金重仓。
我们做得较少的，是种子轮、A轮和后期成长之间的中间地带。这个阶段，很多公司一开始都涨得飞快，估值很高，但谁能真正胜出完全看不清。Lovable那个赛道有一堆竞争者，后来它跑出来，成了家喻户晓的名字，你很可能投了别家。法律赛道也是，Legora和Harvey两家把氧气吸光了，其他公司都无足轻重。
怎么判断一家公司成了龙头
问：你们通常依据什么信号，判断一家公司已经成了行业龙头？
马特·墨菲：增长率当然很关键，但更要看客户的多样性。如果一家公司的收入主要来自两家大客户的千万美元订单，并不能证明市场足够大；真正的龙头往往有可观的长尾客户。
成交周期短也是很强的信号。以法律行业为例，这向来是最难卖软件的领域。但我们投资的Legora，销售周期短得离谱，成交快，使用率极高，这通常说明市场确实很大。
另一个直观的信号是销售人效。过去企业销售的人均配额通常在120万到180万美元；而在这批最好的公司里，一个销售就能成交300万到500万美元。还有很多业务不靠销售硬推，产品自己就能带来增长。
问：Anthropic在这方面最明显，大客户的规模大得惊人。
马特·墨菲：这恰恰证明了技术的价值。如果一家大公司能这样用，为什么更多大公司没有？可能只是试得不够，还没让组织用起来。
更重要的是，再看财富5000强，这项技术的渗透率几乎为零。它们目前只是做了一些编程和提效，真正把整套应用重做一遍的，一家也没有。接下来的空间依然非常大。
为什么这不是1999年
问：很多人拿眼下的AI繁荣和1999年的互联网泡沫作比较。你亲身经历过那次崩盘，两者有什么本质不同？
马特·墨菲：1999年的繁荣，其实建立在很窄的一群人身上。当时有高速宽带、有个人电脑、又敢在网上用信用卡的人，只占人口的一小部分。这批人帮那些公司有了快速的开局，但再往后，行业就撞上了天花板，后面98%的人很长时间都进不来。
与此同时，当年很多互联网公司靠大量的广告互换，商业模式很差。回头看，1999年撞墙的原因有三点：第一，商业模式不持久；第二，能触达的人群太小；第三，没有足够的时间把规模做上来。
而今天的AI浪潮完全不同。它一出来，每个消费者、每家企业马上就能用上，而且一开始就在企业端找到了愿意付钱的场景。虽然部分应用公司还需要改善毛利率，但整体的商业基础要比1999年坚实得多。
前沿模型和开放权重模型，最后怎么分
问：现在有一种说法，认为开放权重模型正在快速追上来，以后没人用昂贵的前沿模型了，你怎么看？
马特·墨菲：这种看法显然是矫枉过正了。
道理非常简单：开发一款新的AI应用时，团队唯一的优先级是先把产品做到极好。在这个阶段，他们不在乎成本，只用当下最强的模型。只有当产品真正跑起来、规模做大之后，工程团队才会坐下来拧旋钮。
团队会反复测试：70%的部分用前沿模型，结果怎样？只用20%呢？最后的比例我也不知道，可能一半以上是Anthropic这类主流的基础模型，开放权重模型大概占到20%到30%，具体取决于应用本身的性质。
消费者和企业最根本的诉求永远是好产品。你给差的产品，他们就会去找别人。你不可能靠二流的智能去竞争，只要前沿模型能把产品变得明显更好，这个钱就值得花。目前很多公司也在通过缓存和匹配合适的芯片来压低成本，这是工程上的自然优化。
问：但眼下市场上冒出了70多家所谓的“新实验室”，都想走OpenAI和Anthropic的路，你们也投了一些？
马特·墨菲：我们投了大约十家，但不是要正面抢Anthropic的收入，而是在相邻领域找互补的模型。
比如我们投资的Skild做机器人模型，要处理重力这类物理问题，这和语言模型的训练截然不同；Chai Discovery用自己的模型做抗体开发和药物发现；Axiom Math做数学方向的模型；音频领域的Suno和语音领域的Wispr，都是为了做出好的产品体验，自己做了模型。
还有一些团队在方法上做互补，比如我们投资的Inception用扩散方法生成文本，速度极快，适合编程这类场景。
但70家这样的公司，很多在A轮融资10亿美元、B轮融资二三十亿美元，这显然不会有好结局。
不过眼下大家太想要这项技术和人才，我们确实会看到一些惊人的收购。比如李飞飞的公司，我不清楚他们到底做出了什么、收入多少，但我想在还没什么收入时就被以80亿美元收购了。同时，我们也会看到地上砸出很多大坑。
融10亿美元花在哪，以及软件开发流程的重写
问：很多人不理解，为什么大模型创业公司动辄要融10亿美元？这些钱都花到哪里去了？
马特·墨菲：模型公司的逻辑比较简单：训练极其昂贵。要和顶尖实验室抢人，必须开出高得离谱的薪酬；在产生可观收入之前，还要先买或租大量GPU来训练。
而且，模型本身只是一半的战斗，只是拿到了一张门票。有了好模型，你还要弄清楚怎么把它推向市场。Anthropic漂亮的地方在于，他们很早就不只是卖模型，而是接连推出了面向开发者的Claude Code、面向生命科学的Claude for Life Sciences，以及Cowork，一步步把用户引了进来。
应用公司融这么多钱，往往是因为增长本身很贵。业务扩张得快，就需要大量的驻场工程师、销售和客户支持。这类公司花钱多不是因为效率低，而是增长实在太快。
问：你把这轮AI分成两个阶段，具体怎么理解？
马特·墨菲：第一阶段的目标很简单：“我需要一个模型，不管是OpenAI还是Claude，先把应用搭起来，跑通一个场景。”
第二阶段，公司已经做起来了，重点转向优化基础设施，以及重写整个软件开发流程。
随着大量代码由Claude Code这样的工具写出来，新的工程瓶颈随之而来：这么多代码怎么合并？怎么测试？怎么上线才不会把系统搞崩？怎么保证安全？这些问题正在催生围绕测试、部署和安全的一整套新工具。
问：Anthropic递交了招股书，OpenAI明年也要上市，这会给风险投资市场带来什么改变？
马特·墨菲：我不觉得眼下需要多大变化。已经有足够多强劲的并购，验证了我们投的一部分公司和估值。如果没有活跃的并购市场，所有人都把筹码押上了桌却没有退出，那才吓人。收购成了泄压阀，钱回到出资人手里，这是好事。
大实验室上市还有一个好处，注意力会往后延伸。现在所有人都盯着最大的两家公司；等它们上市之后，人们就会开始问，接下来的10家公司是谁？
问：说起来，SpaceX上市后我好像听得少了。
马特·墨菲：Anthropic不会这样。SpaceX是多资产的生意，我们硅谷这个回音室不会天天聊火箭发射。大家真正在聊的是xAI那部分，但它没有Anthropic那么让人兴奋。
走出“害怕犯错”的心态
问：做了25年风险投资，你最大的改变是什么？
马特·墨菲：最大的改变是学会变通，不被固有经验束缚。
我骨子里是个守规矩的人，是在这门生意的规矩里成长起来的。其中有很多宝贵的经验，但时代变了的时候，你要清楚原有的规则可能不再适用，要敢于破例。
同时，要多听年轻合伙人和技术背景合伙人的判断，别觉得自己什么都懂。投资是团队运动，他们让我变得更好。
更重要的是要有勇气。职业生涯早期，至少对我来说，最担心的是千万不能犯错。著名橄榄球运动员亚历克斯·史密斯讲过类似的经历：早年教练总盯着他说“别失误”；直到遇到哈博教练，对他说：“放手去打，别担心犯错。战术我们给你，如果不奏效，那是我们的责任，不是你的。”
我也花了很长时间才走出那种害怕犯错的状态。风险投资需要你多为赢而打，别怕输。作为团队去赢，接受这门生意很难、会有很多损失，并且体面地面对。
资料来源：《The Peel》播客，特纳·诺瓦克对话马特·墨菲，2026年10月26日播出，https://www.youtube.com/watch?v=kQcX4sOaW90